DDcGAN：用于多分辨率图像融合的双判别器生成对抗网络

我知道我可以通过以下方式保存模型torch save model state dict FILE or torch save model FILE 但两者都不保存模型的架构 那么我们如何在 PyTorch 中保存模型的架构 就像创建一个 p

我在 PyTorch 上运行 CNN torch cuda is available 函数返回 false 并且未检测到 GPU 不过 我可以使用 GPU 运行 Keras 模型 这是我的系统信息 操作系统 Ubuntu 18 04 3 P

我正在尝试在我拥有的笔记本电脑上运行 Pytorch 这是一个较旧的型号 但它确实有 Nvidia 显卡 我意识到这可能不足以实现真正的机器学习 但我正在尝试这样做 以便我可以了解安装 CUDA 的过程 我已按照上面的步骤操作安装指南 ht

对于我的用例 我需要能够采用 pytorch 模块并解释模块中的层序列 以便我可以以某种文件格式在层之间创建 连接 现在假设我有一个简单的模块 如下所示 class mymodel nn Module def init self input

我试图创建一个张量 如下所示 import torch t torch tensor 2 3 我收到以下错误 类型错误回溯 最近调用 最后 在 gt 1 a torch tensor 2 3 类型错误 tensor 需要 1 个位置参数 但

我试图展示 GAN 网络在某些指定时期的结果 打印当前结果的功能之前是在 TF 中使用的 我需要换成pytorch def show result G net z num epoch show False save False path r

我目前正在尝试运行这个存储库https github com Fanziapril mvfnet https github com Fanziapril mvfnet这需要一个步骤 Run the Matlab ModelGeneratio

阅读完 pytorch 文档后 我仍然需要帮助来理解之间的区别torch mm torch matmul and torch mul 由于我不完全理解它们 所以我无法简明地解释这一点 B torch tensor 1 1207 0 3137

我在 Github 上的示例中看到类似以下内容 如何查看该数据的类型 形状和其他属性 train data MyDataset int 1e3 length 50 train iterator DataLoader train data b

这是我第一次从事文本分类工作 我正在使用 CamemBert 进行二进制文本分类 使用 fast bert 库 该库主要受到 fastai 的启发 当我运行下面的代码时 from fast bert data cls import Bert

我有一个训练有素的 Transformer NER 模型 我想在未连接到互联网的机器上使用它 加载此类模型时 当前会将缓存文件下载到 cache 文件夹 要离线加载并运行模型 需要将 cache 文件夹中的文件复制到离线机器上 然而 这些文

我有时间序列序列 我需要通过将零填充到矩阵中并在 keras 中使用 keras layers Masking 来将序列的长度固定为一个数字 我可以忽略这些填充的零以进行进一步的计算 我想知道它怎么可能在 Pytorch 中完成 要么我需要

我有一层layer in an nn Module并在一次中使用两次或多次forward步 这个的输出layer稍后输入到相同的layer pytorch可以吗autograd正确计算该层权重的梯度 def forward x x self

Is the 批归一化动量约定 http pytorch org docs master modules torch nn modules batchnorm html 默认 0 1 与其他库一样正确 例如Tensorflow默认情况下似乎

当尝试创建神经网络并使用 Pytorch 对其进行优化时 我得到了 ValueError 优化器得到一个空参数列表 这是代码 import torch nn as nn import torch nn functional as F fro

这个问题在这里已经有答案了 我有 2 个名为x and list它们的定义如下 x torch tensor 3 list torch tensor 1 2 3 4 5 现在我想获取元素的索引x from list 预期输出是一个整数 2

我正在尝试用 pytorch 编写我的第一个神经网络 不幸的是 当我想要得到损失时遇到了问题 出现以下错误信息 RuntimeError Function LogSoftmaxBackward0 returned nan values in

我正在使用 Visual Studio 代码 最近尝试了风筝 这两者似乎都没有 pytorch 的自动完成功能 这些工具可以吗 如果没有 有人可以推荐一个可以的编辑器吗 谢谢你 使用Pycharmhttps www jetbrains co

我编写了一个脚本 在每次迭代后将我的模型和训练示例上传到 Google Drive 以防发生崩溃或任何阻止笔记本运行的情况 如下所示 drive path drive My Drive Colab Notebooks models if p

我实际上想估计一个以高斯混合作为基本分布的归一化流 所以我有点被火炬困住了 但是 您可以通过估计 torch 中高斯模型的混合来在代码中重现我的错误 我的代码如下 import numpy as np import matplotlib p